墨守成規(guī)VS銳意改變 華為智能芯片的進擊

　　就知道你忘不了U盤中的女神。呂克·貝松執(zhí)導的《超體》中，斯嘉麗得到剩余90%的腦細胞能力，進化成了U盤。人類智能與人工智能的物理屏障，終有一天會被打破。

　　當機器具有人的思維方式，并以超自然速度迭代，將激發(fā)何種潛能?

　　

　　▍抱歉，Siri還不夠智能

　　早在2011年，蘋果便為iPhone 4s加入智能語音助手——Siri。只要一聲令下，問天氣、打電話、發(fā)信息、設置日程、播放音樂、查詢地圖等事項，全部通過語音控制完成。

　　遺憾的是，Siri只適用于相當有限的場景，超出范圍便答非所問。

　　加之中文語義水土不服，Siri像是地主家的傻兒子，尷尬地被束之高閣。

　　

　　蘋果試圖通過SiriKit深度整合第三方應用，依靠前瞻的機器學習技術，提高Siri智商并實現(xiàn)情境查詢。換句話說，搭載Siri的終端側(On-device)需要具備強大的計算能力。

　　除此之外，機器學習在圖像處理上也有全新應用。iPhone 7 Plus加入了雙攝像頭，人像模式運用機器學習技術，有圖像信號處理器(ISP)生成“焦外虛化”的景深效果。

　　

　　有沒有發(fā)現(xiàn)，僅僅CPU一顆大腦不太夠用了。

　　▍驅動AI需要新引擎

　　無論是桌面端還是移動端，「性能過剩」只存在與美好幻想之中。當面向人工智能這一全新領域，除了老毛病計算能力有限之外，還暴露出更深層問題：傳統(tǒng)計算單元效率不高。

　　通常情況下CPU執(zhí)行復雜邏輯和事務處理，GPU負責大規(guī)模數(shù)據并行計算。而人工智能主要涉及矩陣乘法的運算，CPU或GPU使起來并不順手，需要專用硬件「對癥下藥」。

　　舉個栗子，轎車和火車都可以拉貨，運送一萬部手機你選誰?

　　

　　2016年I/O開發(fā)者大會上，Google首次對外公布機器學習專用芯片Tensor處理單元(TPU)。TPU每秒可執(zhí)行160萬億次浮點運算，比同時間類似產品快15-30倍。

　　TPU部署到Google數(shù)據中心，從云端輸出計算能力。今年上半年，人類棋手柯潔對陣人工智能程序AlphaGo，最終0:3完敗。AlphaGo便采用四顆一代TPU在云上主機運行。

　　

　　問題來了，一旦拔掉網線，AlphaGo就失去云端AI的支持。好吧你贏了。

　　▍首款手機AI芯片面世

　　對于智能手機而言，云平臺與終端的處理能力缺一不可：

　　「On-Device AI + Cloud AI = Mobile AI」

　　AI技術的核心是對海量數(shù)據進行處理，當前以CPU/GPU/DSP為核心的傳統(tǒng)計算架構已經不能夠適應AI時代對計算性能的海量需求，產業(yè)界對新計算架構的探索始終沒有停止過。

　　在手機側，由于具備隨時性、實時性和隱私性等重要特點，AI本地處理能力就變得尤為重要,當前手機側的性能問題已經成為阻礙移動AI技術發(fā)展的最大掣肘。與服務器端AI設計不同的是，麒麟970選擇了具有高能效的異構計算架構來大幅提升AI的算力，以應對與數(shù)據中心完全不同的挑戰(zhàn)。

　　華為在IFA2017上正式發(fā)布新一代麒麟970芯片，它是業(yè)界首顆帶有獨立NPU(Neural Network Processing Unit)的手機芯片，具有強大的AI計算力，圖像識別速度可達約2000張/分鐘。

　　

　　創(chuàng)新設計的HiAI移動計算架構，相比四個Cortex-A73核心，處理同樣的AI任務有50倍能效、25倍性能優(yōu)勢。麒麟970基于臺積電10nm工藝，集成55億個晶體管，功耗降低20%。內置八核CPU，率先商業(yè)運用Mali-G72MP12全新一代GPU以及全新升級自研ISP等。

　　這意味著麒麟970芯片相比傳統(tǒng)的智能手機芯片，在處理用戶需求、指令時，可以用更高的能效比、更快的速度，更短的時間來完成用戶下達的任務，為用戶節(jié)省出更多的時間，同時結果也將更加精準。

　　

　　華為在人工智能的布局實現(xiàn)了軟硬結合。此前榮耀Magic是榮耀探索未來的第一款人工智能產品，引入了Magic Live智慧引擎，能夠理解自然語義，具有智慧推薦功能，還能實現(xiàn)自我進化，為用戶在日常生活工作使用中帶來更加便利的操作體驗。

　　

　　第一款手機AI芯片誕生自華為，必將成為人工智能歷史上的里程碑之作。搭載麒麟970芯片的華為Mate 10將于10月16日在德國慕尼黑發(fā)布，其將采用全面屏設計和大容量內存組合，而麒麟970的加持，則讓Mate 10在軟硬件方面更具競爭力，感興趣的同學不妨繼續(xù)關注哦。